Побудова класифікаційних нечітких правил на основі оберненого логічного виведення

Анотація

Запропоновано метод побудови класифікаційних нечітких баз знань на основі нечітких відношень і оберненого логічного виведення, що дозволяє уникнути трудомістких процедур генерування і селекції експертних правил. Носієм експертної інформації є матриця нечітких відношень «причини–наслідки». Показано, що класифікаційні нечіткі правила ЯКЩО–ТО представляють множину розв’язків рівнянь нечітких відношень у вигляді сполучених нечітких термів, де міри значимостей причин і наслідків описуються нечіткими квантифікаторами. Задача побудови класифікаційних нечітких правил, яка полягає у відновленні значень вхідних змінних для заданих класів виходу, зведена до розв’язання системи рівнянь нечітких відношень за допомогою генетичного алгоритму. Кількість правил у класі дорівнює кількості розв’язків, а форма функцій належності сполучених термів у правилі визначається мірами значимостей причин.